从网络采集来的数据集往往是杂乱无章的，而使用 Python 处理字符串往往是比较容易的，Pandas 同样提供了一系列向量化字符串操作方法 一、Pandas字符串操作：.str 假设有以下的 Series 实例： 如果用函数向量化的方法，对上面的 Series 中的字符串进行处理，比如所有单词的首写 ...
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2020-06-01 00:28:26
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一、应用pandas # coding=utf-8 import pandas as pd from pandas import DataFrame, Series import re def rule(item_str): """ 对内容的规则 :param item_str: str :retu ...
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2020-05-22 19:17:08
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以上错误出现在使用 echarts 组件时，未导入或者使用不正确的情况下。 检查是否导入 line 或者 bar 这一类具体的 chart，比如： import 'echarts/lib/chart/line' 如果导入了，那么检查是否使用错误的情况。 比如，以下 type 使用的是 bar，但是实 ...
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2020-05-19 20:59:44
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第一题：请利用pandas来生成一个三行一列的列向量(series)，列向量的行标是a,b,c，每列的值是1,2,3。 第二题：请利用pandas来把两个三行一列的列向量合并成一个六行一列的列向量。 第三题：请利用pandas生成一个三行三列的单位矩阵（dataframe），矩阵的行标是a,b,c， ...
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2020-05-17 13:02:53
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首先-什么是 TSDB (Time Series Database): 我们可以简单的理解为.一个优化后用来处理时间序列数据的软件,并且数据中的数组是由时间进行索引的. 时间序列数据库的特点: 大部分时间都是写入操作 写入操作几乎是顺序添加;大多数时候数据到达后都以时间排序. 写操作很少写入很久之前 ...
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2020-05-17 00:55:28
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1、handling missing Data string_data = pd.Series(['aardvark', 'artichoke', np.nan, 'avocado']) string_data.isnull() string_data[0] = None #dropna filln ...
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2020-05-16 01:01:04
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1、Series obj = pd.Series([4, 7, -5, 3]) #创建series obj.values #获取值 obj.index #获取索引 obj2 = pd.Series([4, 7, -5, 3], index=['d', 'b', 'a', 'c']) #指定索引创建S ...
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2020-05-16 00:10:28
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"题目" 其中$A$是一个$n \times n$的矩阵，$S_k = A + A^2 + A^3 + … + A^k$，求$S_k$ 按照数论出现和，那么构造一个和数论一起递推的式子$S_k = S_{k 1} + A^k$ 那么假设$A$不是矩阵 $$\left[\begin{array}{l} ...
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2020-05-14 22:31:12
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Python中的pandas模块进行数据分析。 接下来pandas介绍中将学习到如下8块内容： 1、数据结构简介：DataFrame和Series 2、数据索引index 3、利用pandas查询数据 4、利用pandas的DataFrames进行统计分析 5、利用pandas实现SQL操作 6、利 ...
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2020-05-11 10:32:07
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https://www.icourse163.org/learn/SEU-1207599802?tid=1450720774#/learn/content?type=detail&id=1216667823 https://study.163.com/series/1202817601.htm TU ...
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2020-05-11 01:27:54
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